آنچه در این مقاله میخوانید [پنهانسازی]
با رشد سریع مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در جهان، نیاز به ابزارهایی برای ارزیابی و مقایسه آنها بیش از هر زمان دیگری احساس میشود. در زبان فارسی نیز با توجه به ظهور مدلهای بومی و استفاده روزافزون از مدلهای بینالمللی، داشتن یک مرجع معتبر برای بررسی و انتخاب بهترین مدل بسیار ضروری است. MIZAN پاسخی به این نیاز است؛ نخستین لیدربورد جامع برای ارزیابی مدلهای زبانی بزرگ در زبان فارسی که توسط تیم MCINEXT توسعه یافته است.
سرفصل های مقاله
چرا میزان اهمیت دارد؟
MIZAN با هدف ایجاد یک مرجع دقیق و قابل اعتماد برای فارسیزبانان طراحی شده است. این لیدربورد:
- امکان مقایسه جامع مدلهای برتر دنیا را فراهم میکند.
- عملکرد مدلهای متنباز و بسته را در طیف گستردهای از تسکها و بنچمارکها ارزیابی میکند.
- به پژوهشگران و توسعهدهندگان کمک میکند تا مناسبترین مدل را برای پروژههای خود انتخاب کنند.
پوشش ۶ بنچمارک تخصصی
یکی از نقاط قوت MIZAN پوشش بنچمارکهای تخصصی است که برای سنجش ابعاد مختلف توانایی مدلهای زبانی طراحی شدهاند. این بنچمارکها عبارتند از:
- Persian MT-Bench: ارزیابی توانایی چت چندمرحلهای و کاربرد در سیستمهای RAG.
- Persian IFEval: بررسی توانایی مدلها در پیروی از دستورالعملها.
- PerCoR: اولین بنچمارک استدلال منطقی در زبان فارسی.
- PerMMLU: ارزیابی دانش عمومی و تخصصی در موضوعات مختلف به زبان فارسی.
- Persian NLU: بررسی درک زبان طبیعی شامل وظایفی مانند تحلیل احساسات، طبقهبندی موضوعی، NLI و STS.
- Persian NLG: ارزیابی کیفیت تولید زبان طبیعی در فارسی.
تحلیل دقیق عملکرد مدلها
MIZAN تنها به ارائه رتبهبندی کلی بسنده نمیکند، بلکه تحلیلهای جزئی و تخصصی در هر حوزه را نیز در اختیار پژوهشگران قرار میدهد. هر بنچمارک در یک تب مجزا نمایش داده میشود و شامل دیتاستها، تسکها و متریکهای گوناگون است. این سطح از شفافیت باعث میشود پژوهشگران بتوانند بهطور دقیق نقاط قوت و ضعف هر مدل را شناسایی کنند.
کاربردهای عملی MIZAN
MIZAN فقط یک ابزار تحقیقاتی نیست، بلکه میتواند در کاربردهای واقعی نیز راهگشا باشد:
- انتخاب مدل مناسب برای گفتوگوهای چندمرحلهای و چتباتها
- ارزیابی مدلها در سیستمهای RAG و بازیابی اطلاعات
- کمک به توسعهدهندگان در تولید محتوا و متنهای خلاقانه
- سنجش توانایی مدلها در استدلال منطقی و پاسخ به پرسشهای پیچیده
تفاوت MIZAN با بنچمارکهای دیگر
در حالی که بسیاری از بنچمارکهای جهانی بیشتر بر زبان انگلیسی تمرکز دارند، MIZAN نخستین پلتفرم جامع برای ارزیابی LLMها در زبان فارسی است. پیشتر تیم MCINEXT بنچمارک FaMTEB را برای مدلهای Text Embedding معرفی کرده بود و اکنون با MIZAN گامی فراتر برداشته است.
جمع بندی
MIZAN نقطه عطفی در حوزه پردازش زبان طبیعی فارسی است. این لیدربورد با پوشش ۶ بنچمارک تخصصی، امکان مقایسه جامع مدلهای برتر دنیا را فراهم میکند و پژوهشگران را در انتخاب مدل مناسب یاری میدهد. چه در حوزه تحقیقاتی باشید و چه در حال توسعه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی، MIZAN میتواند مرجع اصلی شما برای ارزیابی مدلهای زبانی بزرگ فارسی باشد.
🔗 برای مشاهده لیدربورد میزان اینجا کلیک کنید: MIZAN Leaderboard






